GPT-4o 刚发布没几天，OpenAI 又推出一项功能：ChatGPT 内的实时交互式数据分析

ChatGPT现在不仅允许从Google Drive和Microsoft OneDrive直接上传文件，还能够生成交互式图表和表格，让用户从获取数据，到数据清理、分析与展示的过程变得无比丝滑。

操作也十分简单，单击聊天窗口旁边的上传就会弹出连接到 Google Drive 或 Microsoft OneDrive 的选项。

上传文件后，可以直接通过交互的方式，选择要分析的数据标签页、选择具体行列或是圈定特定筛选规则。

上传并定义数据后，用户还可以通过简单命令对数据进行分组、筛选或排序，例如“按月份、地区或产品类别进行分组” 的指令并即刻得到聚合分组数据，大大提高了数据处理的效率。

ChatGPT能够基于数据特性，执行自动数据清理与预处理，并给出数据洞察与探索性分析：如处理缺失值、数据归一化、异常值检测、单变量分布以及一些初步的比对分析结论。

当然，最香的功能就是—— 

ChatGPT 可以根据数据创建交互式可视化图表了！（点击展开图标还可以在放大界面中与 ChatGPT 进行沉浸式交互）

ChatGPT还会根据数据内容提议出几种分析思路供用户选择，只需要点击就能够针对某个思路框架进行下钻分析。

图形功能也比之前丰富了许多：支持生成折线图、柱形图、饼图、散点图、热力图等常用图形并与之交互来自定义图表的细节。

以用户访问分析为例，我输入：“请展示用户登录方式分布”

ChatGPT瞬间生成了饼图来呈现数据比例：

“请呈现用户分月的流失趋势” ，ChatGPT给出了合适数据粒度的流失趋势图，并允许从前端交互上之间点击编辑图例、文字、线条图形的颜色等等。

我继续针对数据变量分布进行询问：

“用户的支付方式便好如何”，

“用户的满意度情况如何”

ChatGPT也能够即刻给出最佳的图表呈现：

以及相关性热力图表： 

这种类型的图表十分方便我们快速洞察变量之间的关系 ——

创建可视化的同时，ChatGPT 还会提炼出图形表达的数据结论：

分析完成后，用户可以直接点击图片上方的下载按钮得到可视化原图，方便后续的报告与ppt制作。这一连串的丝滑操作实在是太香了！ 

最后，我们聊一聊大家一直迫切关注的问题：AI是否会取代数据分析师？

首先我们必须承认，随着AI和机器学习技术的快速发展，许多基础的、重复性的分析任务正在被自动化，例如数据清理、预处理和基本统计分析。然而，数据分析师的工作远不仅仅是这些。

数据分析师的工作涵盖了从理解业务知识与需求、跨部门协作沟通，对实际场景中复杂因素的考虑、选择合适的分析方法、解释和呈现结果、提出基于数据的策略建议等一系列过程。这些过程中，需要的不仅是数据分析处理的技能，还有深入的业务理解、战略决策的制定、项目的管理执行能力以及良好的沟通技巧。目前来看，这些都是现有AI技术难以替代的。

因此，与其把AI放在与人类竞争的位置看待，不如将其视为一个高效辅助，与其协同来提升工作效率，把时间用于更高价值的产出。

AI可以帮助数据分析师自动化一些繁琐的任务，让数据分析师有更多时间去关注更高层次的问题，比如数据策略、业务决策等，数据分析师的角色定位也会从“数据工具人” 逐渐过渡为数据策略的设计者和决策者。

Reference：

2. https://help.openai.com/en/articles/6825453-chatgpt-release-notes